[論文レビュー] SDSS-III Baryon Oscillation Spectroscopic Survey: Analysis of Potential Systematics in Fitting of Baryon Acoustic Feature

M. Vargas-Magaña, Shirley Ho+13 more|arXiv (Cornell University)|Dec 17, 2013

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 6被引用数 9

ひとこと要約

本稿は、SDSS-III BOSS調査における非等方的クラスタリングを用いたバリオンアコースティック振動（BAO）特徴のフィッティングにおける系統的誤差を評価する。DR10およびDR11のデータとモック銀河カタログを用い、ファイドゥシャル多重極フィッティング手法が0.1–0.2%のレベルで頑健であることを示し、距離測定における系統的不確実性が1%の統計誤差をはるかに下回っている。これにより、高精度宇宙論への信頼性が保証される。

ABSTRACT

Extraction of the Baryon Acoustic Oscillations (BAO) to percent level accuracy is challenging and demands an understanding of many potential systematic to an accuracy well below 1 per cent, in order ensure that they do not combine significantly when compared to statistical error of the BAO measurement. Sloan Digital Sky Survey (SDSS)-III Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) SDSS Data Release Eleven (DR11) reaches a distance measurement with $\sim 1\%$ statistical error and this prompts an extensive search for all possible sub-percent level systematic errors which could be safely ignored previously. In this paper, we analyze the potential systematics in BAO fitting methodology using mocks and data from BOSS DR10 and DR11. We demonstrate the robustness of the fiducial multipole fitting methodology to be at $0.1\%-0.2\%$ level with a wide range of tests in mock galaxy catalogs pre- and post-reconstruction. We also find the DR10 and DR11 data from BOSS to be robust against changes in methodology at similar level. This systematic error budget is incorporated into the the error budget of Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) DR10 and DR11 BAO measurements. Of the wide range of changes we have investigated, we find that when fitting pre-reconstructed data or mocks, the following changes have the largest effect on the best fit values of distance measurements both parallel and perpendicular to the line of sight: (a) Changes in non-linear correlation function template; (b) Changes in fitting range of the correlation function; (c) Changes to the non-linear damping model parameters. The priors applied do not matter in the estimates of the fitted errors as long as we restrict ourselves to physically meaningful fitting regions.[abridged]

研究の動機と目的

• BOSS DR10およびDR11における高精度宇宙論を念頭に、1%未満の系統的誤差が生じる可能性のあるBAOフィッティング手法の評価。
• 非等方的クラスタリングに対するファイドゥシャル多重極フィッティング手法の、フィッティングパラメータおよびモデル仮定の変化に対する頑健性のテスト。
• 多重極とクラスタリングウェッジの代替手法を比較し、BAO距離スケール推定における一貫性とバイアスの有無を検証。
• 相関関数テンプレート、フィッティング範囲、非線形ダミングモデルの変更に起因するα∥およびα⊥（平行および垂直距離シフト）における系統的不確実性の定量的評価。
• BOSS DR10およびDR11の最終的なBAO測定に、得られた系統的誤差予算を組み込み、全誤差が1%未満に抑えられることを保証。

提案手法

• Xuら（2012）の手法に従い、銀河相関関数の多重極分解を用いた非等方的クラスタリング解析を、ファイドゥシャルフィッティングアプローチとして採用。
• 数値的安定性および収束性を評価するため、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）とグリッドベースのパラメータ推定法の両方を適用。
• SDSS-III BOSS DR10およびDR11のリコネストラクション前および後でのモック銀河カタログを用い、リコネストラクション効果およびモデル仮定への感受性をテスト。
• 非線形相関関数テンプレート、フィッティング範囲、非線形ダミングモデルパラメータといった主要なフィッティング要因を系統的に変化させつつ、物理的に妥当な範囲内で事前分布を維持。
• 多重極手法の結果と代替のクラスタリングウェッジ手法の結果を比較し、両手法間の一貫性および潜在的なバイアスを評価。
• 複数のテスト設定における中央値差および分散を計算することで、最適フィットされたα∥およびα⊥パラメータにおける系統的誤差を定量化。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非等方的クラスタリングにおけるファイドゥシャル多重極フィッティング手法は、0.1–0.2%のレベルでどれほど頑健であるか？
• RQ2 非線形テンプレート、フィッティング範囲、ダミングモデルのうち、測定されたα∥およびα⊥に最も大きな影響を与えるのはどれか？
• RQ3 MCMCとグリッドの異なる数値実装は、回復されたBAO距離スケールおよびその不確実性にどのように影響するか？
• RQ4 クラスタリングウェッジ法と多重極法は、最適フィットされたα値および誤差においてどの程度一致するか？
• RQ5 フィッティング手法の変更を考慮した場合、BOSS DR10およびDR11におけるBAO距離測定の全系統的誤差予算はどの程度か？

主な発見

• ファイドゥシャル多重極フィッティング手法は、α∥およびα⊥の両方において0.1–0.2%のレベルで頑健であり、リコネストラクション前ではMCMCとグリッド手法間の中央値差が0.3%未満、リコネストラクション後では0.1%未満であった。
• MCMCとグリッド手法からの推定誤差は良好に相関しており、リコネストラクション後にはα∥で0.2%、α⊥で0.1%の分散を示し、高い数値的安定性を示している。
• クラスタリングウェッジ法と多重極法は一貫した結果を示し、リコネストラクション前ではα∥で0.7%、α⊥で0.4%の中央値差を示し、リコネストラクション後には0.3%および0.1%に低下した。
• 両手法間の推定誤差の差は小さく、リコネストラクション前ではΔσα∥ = 0.8%、Δσα⊥ = 0.3%であったが、リコネストラクション後は≤0.5%に減少した。
• αに最も大きな系統的影響を与える要因は、非線形相関関数テンプレート、フィッティング範囲、非線形ダミングモデルパラメータの変更であり、事前分布が物理的に妥当な範囲内にあれば、その影響は顕著でない。
• 全系統的誤差予算は0.3%（0.2% + 0.2%の平方和）と推定され、1%の統計誤差をはるかに下回っており、現在および近い将来の宇宙論的分析において本手法の信頼性が裏付けられた。